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申请/专利权人：安徽大学;安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站);安徽省生态环境监测中心(安徽省重污染天气预报预警中心)
摘要：本发明公开了高空间分辨率光学遥感影像的细小水体自动化提取方法，涉及图像处理和目标识别技术领域，针对当前城市区域水体智能提取中存在细小水体丢失，受到建筑物阴影的严重影响问题，将人眼视觉认知相关理论与深度学习模型相结合，构建伪孪生神经网络和Densenets深度学习模型，包括：高空间分辨率光学遥感影像预处理、水体样本集制作、模型构建、基于上下文信息的建筑物阴影去除。实现遥感影像多特征并行自学习和多特征整合，减少建筑物阴影对水体提取精度的影响。取得具有实用价值的高空间分辨率光学遥感影像城市区域水体全自动分类技术，提升城市区域细小水体提取的精度，实现城市区域水体的完整提取，极大地提高城市区域水体提取的效率。
主权项：1.高空间分辨率光学遥感影像的细小水体自动化提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对遥感影像进行预处理；步骤二、基于预处理后的遥感影像，制作水体样本集，样本数据由遥感影像和对应的标签图像构成；步骤三、构建深度卷积神经网络，并利用水体样本集进行网络训练，得到深度学习模型；深度学习模型用于对遥感影像中进行水体初始提取，获得水体初始提取结果；步骤四，基于建筑物阴影去除方法消除水体初始提取结果中的建筑物阴影，完成水体的精确提取，获得水体精确提取结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站) 安徽省生态环境监测中心(安徽省重污染天气预报预警中心) 高空间分辨率光学遥感影像的细小水体自动化提取方法
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